| Длина текста, знаков: | 274592 |
| Слов в произведении (СВП): | 41184 |
| Приблизительно страниц: | 139 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 102.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 186.9 |
| СДП диалога, знаков: | 48.73 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6030 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5820 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 210 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1124.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2532.23 | —> 10142-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9036 (21.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 32148 (78.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10803 (33.60%) |
| Прилагательное | 3695 (11.49%) |
| Глагол | 7722 (24.02%) |
| Местоимение-существительное | 3216 (10.00%) |
| Местоименное прилагательное | 1633 (5.08%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 347 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 48 (0.15%) |
| Наречие | 1958 (6.09%) |
| Предикатив | 337 (1.05%) |
| Предлог | 3985 (12.40%) |
| Союз | 3204 (9.97%) |
| Междометие | 489 (1.52%) |
| Вводное слово | 91 (0.28%) |
| Частица | 2171 (6.75%) |
| Причастие | 931 (2.90%) |
| Деепричастие | 139 (0.43%) |
| Служебных слов: | 14933 (46.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 170.53 |
| . точка | 51.55 |
| - тире | 17.94 |
| ! восклицательный знак | 2.72 |
| ? вопросительный знак | 9.06 |
| ... многоточие | 2.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 0.83 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.83 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
